論文の概要: EngineBench: Flow Reconstruction in the Transparent Combustion Chamber III Optical Engine

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03325v1
• Date: Wed, 5 Jun 2024 14:38:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 17:51:23.796296
• Title: EngineBench: Flow Reconstruction in the Transparent Combustion Chamber III Optical Engine
• Title（参考訳）: エンジンベンチ:透明燃焼室III光機関内の流れ再構成
• Authors: Samuel J. Baker, Michael A. Hobley, Isabel Scherl, Xiaohang Fang, Felix C. P. Leach, Martin H. Davy,
• Abstract要約: 我々は、高品質な実験データを使用する最初の機械学習指向データベースであるEngineBenchを紹介する。 本稿では,エンジン設計問題に対するより汎用的な事前学習MLモデルの開発を支援する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present EngineBench, the first machine learning (ML) oriented database to use high quality experimental data for the study of turbulent flows inside combustion machinery. Prior datasets for ML in fluid mechanics are synthetic or use overly simplistic geometries. EngineBench is comprised of real-world particle image velocimetry (PIV) data that captures the turbulent airflow patterns in a specially-designed optical engine. However, in PIV data from internal flows, such as from engines, it is often challenging to achieve a full field of view and large occlusions can be present. In order to design optimal combustion systems, insight into the turbulent flows in these obscured areas is needed, which can be provided via inpainting models. Here we propose a novel inpainting task using random edge gaps, a technique that emphasises realism by introducing occlusions at random sizes and orientations at the edges of the PIV images. We test five ML methods on random edge gaps using pixel-wise, vector-based, and multi-scale performance metrics. We find that UNet-based models are more accurate than the industry-norm non-parametric approach and the context encoder at this task on both small and large gap sizes. The dataset and inpainting task presented in this paper support the development of more general-purpose pre-trained ML models for engine design problems. The method comparisons allow for more informed selection of ML models for problems in experimental flow diagnostics. All data and code are publicly available at https://eng.ox.ac.uk/tpsrg/research/enginebench/.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,機械学習(ML)指向データベースであるEngineBenchについて,燃焼機械内部の乱流の研究に高品質な実験データを用いた。 流体力学におけるMLの以前のデータセットは、合成または過剰に単純化されたジオメトリを使用する。 EngineBenchは、特別に設計された光学エンジンで乱流の気流パターンをキャプチャする実世界の粒子画像速度測定(PIV)データで構成されている。 しかしながら、エンジンなどの内部フローからのPIVデータでは、完全な視野を達成することはしばしば困難であり、大きなオクルージョンが存在する。 最適燃焼システムを設計するためには,これらの不明瞭な領域における乱流の洞察が必要である。 本稿では, PIV画像のエッジに, ランダムサイズ, 方向のオクルージョンを導入することによって, リアリズムを強調する手法であるランダムエッジギャップを用いた新しい塗装課題を提案する。 我々は,画素ワイド,ベクトルベース,マルチスケールのパフォーマンス指標を用いて,ランダムエッジギャップに対する5つのML手法を検証した。 UNetベースのモデルは、業界がノームな非パラメトリックアプローチよりも正確であり、このタスクにおけるコンテキストエンコーダは、小さくて大きなギャップサイズである。 本稿では,エンジン設計問題に対するより汎用的な事前学習MLモデルの開発を支援する。 この方法の比較により、実験フロー診断における問題に対するMLモデルのより詳細な選択が可能になる。 すべてのデータとコードはhttps://eng.ox.ac.uk/tpsrg/research/enginebench/で公開されている。

関連論文リスト

• Scaling Up Diffusion and Flow-based XGBoost Models [5.944645679491607]
  本稿では,XGBoostを拡散・流れマッチングモデルにおける関数近似器として利用するための最近の提案について検討する。 より優れた実装では、以前よりも370倍大きなデータセットにスケールできる。 我々は,Fast Calorimeter Simulation Challengeの一環として,大規模科学的データセットについて報告する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-28T18:00:00Z)
• Recent Advances on Machine Learning for Computational Fluid Dynamics: A Survey [51.87875066383221]
  本稿では、基本概念、従来の手法、ベンチマークデータセットを紹介し、CFDを改善する上で機械学習が果たす様々な役割について検討する。 我々は,空気力学,燃焼,大気・海洋科学,生物流体,プラズマ,記号回帰,秩序の低減など,CFDにおけるMLの現実的な応用を強調した。 シミュレーションの精度を向上し、計算時間を短縮し、流体力学のより複雑な解析を可能にすることにより、MLはCFD研究を大きく変革する可能性があるという結論を導いた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-22T07:33:11Z)
• GAFlow: Incorporating Gaussian Attention into Optical Flow [62.646389181507764]
  我々はガウス的注意(GA)を光学フローモデルに押し込み、表現学習中に局所特性をアクセントする。 本稿では,既存の Transformer ブロックに簡単に接続可能な新しい Gaussian-Constrained Layer (GCL) を提案する。 動作解析のための新しいガウス誘導注意モジュール(GGAM)を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-28T07:46:01Z)
• Turbulence in Focus: Benchmarking Scaling Behavior of 3D Volumetric Super-Resolution with BLASTNet 2.0 Data [4.293221567339693]
  圧縮性乱流の解析は、推進、エネルギー発生、環境に関する応用に不可欠である。 我々は34個の高忠実度直接数値シミュレーションから744個のフルドメインのサンプルを含む2.2TBのデータセットネットワークを提案する。 3次元超解像のための5つのディープラーニングアプローチの合計49種類のバリエーションをベンチマークする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-23T18:57:02Z)
• Closing the loop: Autonomous experiments enabled by machine-learning-based online data analysis in synchrotron beamline environments [80.49514665620008]
  機械学習は、大規模または高速に生成されたデータセットを含む研究を強化するために使用できる。 本研究では,X線反射法(XRR)のための閉ループワークフローへのMLの導入について述べる。 本研究では,ビームライン制御ソフトウェア環境に付加的なソフトウェア依存関係を導入することなく,実験中の基本データ解析をリアルタイムで行うソリューションを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-20T21:21:19Z)
• Advancing Reacting Flow Simulations with Data-Driven Models [50.9598607067535]
  マルチ物理問題における機械学習ツールの効果的な利用の鍵は、それらを物理モデルとコンピュータモデルに結合することである。 本章では, 燃焼システムにおけるデータ駆動型低次モデリングの適用可能性について概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-05T16:48:34Z)
• SOLIS -- The MLOps journey from data acquisition to actionable insights [62.997667081978825]
  本稿では,基本的なクロスプラットフォームテンソルフレームワークとスクリプト言語エンジンを使用しながら,すべての要件をサポートする統合デプロイメントパイプラインとフリー・ツー・オペレートアプローチを提案する。 しかし、このアプローチは、実際のプロダクショングレードシステムに機械学習機能を実際にデプロイするために必要な手順やパイプラインを提供していない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-22T14:45:37Z)
• Positional Encoding Augmented GAN for the Assessment of Wind Flow for Pedestrian Comfort in Urban Areas [0.41998444721319217]
  本研究は,CFDを用いた3次元フローフィールドの計算から,建物のフットプリント上の2次元画像から画像への変換に基づく問題まで,歩行者の高さレベルでのフローフィールドの予測に至るまでの課題を言い換える。 本稿では,画像から画像への変換タスクの最先端を表現したPix2PixやCycleGANなど,GAN(Generative Adversarial Network)の利用について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-15T19:37:11Z)
• Surrogate Modelling for Injection Molding Processes using Machine Learning [0.23090185577016442]
  射出成形は、複雑なプラスチックオブジェクトをモデル化するための最も一般的な製造方法の1つである。 モルドフローシミュレーションプロジェクトからのデータの抽出を含むデータ処理パイプラインのベースラインを提案する。 我々は,時間と偏向分布予測のための機械学習モデルを評価し,MSEおよびRMSEメトリクスのベースライン値を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-30T12:13:52Z)
• Shape My Face: Registering 3D Face Scans by Surface-to-Surface Translation [75.59415852802958]
  Shape-My-Face (SMF) は、改良されたポイントクラウドエンコーダ、新しい視覚的注意機構、スキップ接続付きグラフ畳み込みデコーダ、特殊口モデルに基づく強力なエンコーダデコーダアーキテクチャである。 私たちのモデルは、トポロジカルにサウンドメッシュを最小限の監視で提供し、より高速なトレーニング時間を提供し、訓練可能なパラメータを桁違いに減らし、ノイズに強く、以前は見られないデータセットに一般化することができます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-16T20:02:36Z)
• Gradient-Based Training and Pruning of Radial Basis Function Networks with an Application in Materials Physics [0.24792948967354234]
  本稿では,高速かつスケーラブルなオープンソース実装による放射状基底関数ネットワークのトレーニング手法を提案する。 連立データと連立データのモデル解析のための新しいクローズドフォーム最適化基準を導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-06T11:32:37Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。